MCP插件使用(browser-tools-mcp为例)

MCP插件使用(browser-tools-mcp为例)

1. 环境配置(Brower Tools为例)

python 安装 nodejs 安装 mkdir C:\Users\Suoxd\Documents\Cline\MCP\browser-tools-mcp git clone https://github.com/AgentDeskAI/browser-tools-mcp.git "C:\Users\Suoxd\Documents\Cline\MCP\browser-tools-mcp"

2. MCP服务安装启动

cd C:\Users\Suoxd\Documents\Cline\MCP\browser-tools-mcp npminstall @agentdeskai/[email protected] npx @agentdeskai/[email protected] npx @agentdeskai/[email protected] 

参考https://browsertools.agentdesk.ai/installation

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3. 浏览器插件配置

https://github.com/AgentDeskAI/browser-tools-mcp/releases/download/v1.2.0/BrowserTools-1.2.0-extension.zip 
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4. Cline 服务配置

"browser-tools-mcp":{"command":"node","args":["d:/Suo/code/tmp-AI/browser-tools-mcp/browser-tools-mcp/dist/mcp-server.js"],"disabled":false,"autoApprove":[]}

5. 最终效果

浏览器端调试工具增加了插件页面

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📢本篇文章是博主强化学习(RL)领域学习时,用于个人学习、研究或者欣赏使用,并基于博主对相关等领域的一些理解而记录的学习摘录和笔记,若有不当和侵权之处,指出后将会立即改正,还望谅解。文章分类在👉强化学习专栏:        【强化学习】- 【单智能体强化学习】(7)---《演员评论家Actor-Critic算法》 演员评论家Actor-Critic算法 目录 Actor-Critic算法理解 1. 角色设定 2. 两者如何协作 3. 学习的核心 4. 为什么叫Actor-Critic? 生活中例子: Actor-Critic算法的背景与来源 1. 强化学习的起源 2. 策略梯度方法的局限性 3. Actor-Critic的提出 4. 历史发展与应用 Actor-Critic算法流程的推导 1. 强化学习的优化目标 2. 策略梯度定理 3. Critic:值函数估计 4. Actor:策略优化 5.

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文章目录 * 简要介绍 * 对撞指针 * 快慢指针 * 相关例题 * 移动零 * 题目描述 * 实现思路 * 版本一 * 版本二 * 最终版 * 复写零 * 题目描述 * 实现思路 * 版本一 * 版本二 简要介绍 我们的双指针算法是算法题中比较常见的一种算法,常见的双指针实际上是有两种的,一种是对撞指针,一种就是我们的快慢指针。 对撞指针 一般用于我们的顺序结构当中,也叫左右指针。 实现思路: 1、对撞指针就是从序列两端向中间移动。 2、终止条件一般就是两个指针相遇了或是错开了。 快慢指针 这个指针又叫龟兔赛跑算法,就是使用两个移动速度不同的指针在序列上移动。常用于我们的环形链表或是数组中。 实现思路: 1、研究问题是不是有循环往复的现象出现。 2、设置一个快指针和一个慢指针,比如让快指针移动两步,慢指针移动一步。 相关例题 移动零 题目描述 给定一个数组 nums,编写一个函数将所有 0 移动到数组

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